唐卫国张 涛罗 奕徐晋勇

（1.广西壮族自治区右江矿务局有限公司，广西 百色 531501；2.桂林电子科技大学，广西 桂林 541004）

粗糙集属性约简算法综述

唐卫国1张 涛2罗 奕2徐晋勇2

（1.广西壮族自治区右江矿务局有限公司，广西 百色 531501；2.桂林电子科技大学，广西 桂林 541004）

属性约简是粗糙集理论中最核心的问题。文章阐述了基于信息熵、可辨识矩阵、遗传算法、Johnson等粗糙集属性约简算法流程，指出了粗糙集属性约简算法的现有问题及发展趋势，促进粗糙集属性约简的研究进一步发展。

属性约简；粗糙集理论；算法

随着计算机网络的高速发展，人们所要处理的数据越来越多。在大量数据中会伴有不确定问题。目前处理不确定性问题的方法主要包括概率统计、模糊理论、证据理论等[1]。但这些方法必须依靠大量的先验知识。粗糙集理论很好弥补了以上方法缺点，可以有效处理不确定信息，却不需要任何先验知识[2]。

粗糙集约简是粗糙集理论中最重要一环，包括值约简和属性约简两种。目前，大量的研究都是侧重于属性约简[3]。属性约简，就是在保证系统本身含义前提下，删除其中多余或重复的属性，保留起决定作用的核心属性。通过属性约简，可以在不改变系统本身含义的前提下得到更简洁的决策属性。

对于信息表I(U,A)，如果有属性集B⊆A，且满足ind(B)=ind(A)，则称B为A的一个约简，记为red(A)。ind(A)，ind(B)代表着A和B上的不可分辨关系。

集A所有约简的交集称为A的核，记为core(A)，即：

core(A)含有属性集A的全部约简集合中共同的等价关系，是属性集A中最重要集合。……